基于稀疏表示的肝脏病变图像检索方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 图像检索发展历程 | 第10-12页 |
| 1.2.2 图像特征提取相关研究 | 第12-15页 |
| 1.2.3 医疗图像检索研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第17-18页 |
| 2 图像检索相关技术 | 第18-30页 |
| 2.1 图像检索常用视觉特征 | 第18-25页 |
| 2.1.1 颜色特征 | 第18-20页 |
| 2.1.2 纹理特征 | 第20-22页 |
| 2.1.3 形状特征 | 第22-23页 |
| 2.1.4 SIFT特征 | 第23-25页 |
| 2.2 图像检索常用相似性度量方法 | 第25-27页 |
| 2.3 图像检索性能评价准则 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 稀疏表示相关理论 | 第30-39页 |
| 3.1 稀疏表示模型 | 第30-32页 |
| 3.2 稀疏表示实现过程 | 第32-38页 |
| 3.2.1 匹配追踪算法 | 第34-35页 |
| 3.2.2 正交匹配追踪算法 | 第35-36页 |
| 3.2.3 字典训练算法 | 第36-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 肝脏病变图像的稀疏表示与检索 | 第39-51页 |
| 4.1 数据源 | 第39-40页 |
| 4.2 肝脏病变图像的稀疏表示 | 第40-41页 |
| 4.3 实现框架与评价指标 | 第41-43页 |
| 4.3.1 实现框架 | 第41-43页 |
| 4.3.2 评价指标 | 第43页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第43-50页 |
| 4.4.1 实验结果 | 第43-44页 |
| 4.4.2 分析与讨论 | 第44-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 总结 | 第51页 |
| 5.2 未来展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 附录A 攻读学位期间的主要学术成果 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
